Rehabilitating Patients With Dementia Who Have Had a Hip Fracture
Notice bibliographique
Résumé
Objective Although evidence suggests that patients with cognitive impairment can benefit from rehabilitation, healthcare professionals (HCPs) on geriatric rehabilitation units (GRUs) often find that providing care to these patients following a hip fracture can be challenging. The objective of this study was to identify the behavioral symptoms that HCPs find difficult to manage in patients with dementia who have had a hip fracture and the strategies that they report using when patients exhibit these symptoms. Subjects and Methods One hundred thirty-three HCPs responsible for providing direct rehabilitation care in 7 GRUs in Ontario, Canada, completed a questionnaire. The questionnaire collected data on the frequency of behavioral symptoms that persons with dementia experienced after hip fracture surgery and on the strategies HCPs used to manage these symptoms. Results The data collected indicate that HCPs perceived patients' anxiety, agitation, and irritability to be the main behavioral symptoms that interfere with their ability to deliver rehabilitation care. HCPs perceived that patients' behaviors occurred frequently enough to influence rehabilitation care, however, only 51% of nursing staff listed strategies they used when patients exhibited behavioral symptoms, whereas as many as 96% of allied HCPs listed strategies. When clients had symptoms, staff used assessment and intervention strategies, which included both nonpharmacological and pharmacological ones. Conclusions The findings from this study indicate that HCPs caring for persons with dementia who are rehabilitated after a hip fracture surgery on GRUs, frequently encounter behavioral symptoms that hinder their care delivery.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».